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Mphasis

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38 reseñas
  • Perfiles de 98
  • Categorías de 9
Calificación promedio de estrellas
4.4
Atendiendo a clientes desde
2007

Productos Destacados

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PCB Defect Detector

3 reseñas

El Detector de Defectos de PCB es una aplicación avanzada de aprendizaje automático diseñada para identificar y clasificar defectos en placas de circuitos impresos (PCBs) durante el proceso de fabricación. Al aprovechar la visión por computadora y la inteligencia artificial, automatiza la inspección de PCBs, asegurando altos estándares de calidad y reduciendo la dependencia de inspecciones manuales. Características y Funcionalidad Clave: - Detección Automática de Defectos: Utiliza modelos de aprendizaje automático para detectar varios defectos de PCB, incluidos componentes faltantes, problemas de soldadura y anomalías en la superficie. - Alta Precisión: Emplea algoritmos avanzados para lograr una identificación precisa de defectos, minimizando falsos positivos y negativos. - Escalabilidad: Capaz de manejar grandes volúmenes de inspecciones de PCB, lo que lo hace adecuado para operaciones de fabricación a gran escala. - Interfaz Amigable: Presenta una interfaz intuitiva que permite a los operadores con conocimientos técnicos mínimos usar el sistema de manera efectiva. - Integración con Servicios de AWS: Se integra sin problemas con servicios de AWS como Amazon SageMaker y AWS Lambda para el entrenamiento, despliegue e inferencia de modelos. Valor Principal y Problema Resuelto: El Detector de Defectos de PCB aborda los desafíos de las inspecciones manuales de PCB, que a menudo son lentas y propensas a errores humanos. Al automatizar el proceso de detección de defectos, mejora la precisión de la inspección, reduce los costos operativos y acelera los ciclos de producción. Esto conduce a una mejor calidad del producto y una mayor satisfacción del cliente, al tiempo que permite a los fabricantes asignar recursos humanos a tareas más complejas.

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Todos los Productos y Servicios

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Auto Deep Learning for Tabular Data

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Esta solución identifica y entrena automáticamente el modelo de aprendizaje profundo de mejor rendimiento para datos tabulares.

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Quantum Simulator: Vaccine Site Selector

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Solución basada en simulador cuántico para seleccionar ubicaciones óptimas para centros de vacunación contra el Covid-19 según la necesidad en áreas afectadas.

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Automated Feature Engineering

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La solución realiza pasos automatizados de ingeniería de características como la selección de características y puede eliminar niveles raros de las características.

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Quantum Simulator:Vehicle Path Optimizer

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Automatización de despacho basada en recocido cuántico y solución de optimización de rutas para la gestión de la cadena de suministro

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Truck Volume Estimator-Inference Pricing

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La Predicción de Capacidad de Remolque ayuda a predecir la capacidad volumétrica restante en un remolque clasificándola en categorías de Cuarto/Mitad/Completo.

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Face Recognition Algorithm

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Este es un algoritmo entrenable que detecta y reconoce rostros de individuos en los que se ha entrenado el modelo.

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Quantum Simulator: Multimodal Selector

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Una solución de asignación de contenedores multimodales y selección de rutas para reducir el costo operativo de la logística utilizando un algoritmo cuántico.

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Data Deduplication & Record Linkage

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Esta solución identifica datos pertenecientes a la misma entidad/registros duplicados en dos fuentes de datos y crea un conjunto de datos maestro vinculado.

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Autocode Design to Code

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Solución de bajo código basada en aprendizaje profundo que genera código HTML, CSS, HTML-JET a partir de wireframes dibujados a mano, así como de diseños visuales.

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Mphasis Reseñas

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Patric G.
10/01/2024
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Fuente de la revisión: Reseña Orgánica de Perfil de Usuario
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Detector de Defectos de PCB Eficiente y Confiable

Personalmente me gusta la interfaz de usuario (UI) del software, que encuentro extremadamente intuitiva y adecuada para operadores con conocimientos técnicos mínimos. En términos de rendimiento, el software procesa imágenes de PCB bastante rápido, dependiendo de la resolución y el número de capas involucradas. Para PCBs de una sola capa, los tiempos de detección son rápidos y eficientes. Sin embargo, las placas de múltiples capas pueden ralentizar ligeramente la detección. En general, estoy extremadamente contento con la funcionalidad del software.
Shivani S.
SS
Shivani S.
Business analysis and product management ,CSPO®, AWS cloud practitioner
07/11/2024
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Consultores que utilizan el análisis de predicciones de abandono de clientes.

El análisis de los datos proporciona una visión de los usuarios potenciales y de quiénes no son usuarios regulares y no usuarios. Esta visión ayuda a lograr una estrategia de planificación para los tipos de clientes, clientes potenciales y quienes no están utilizando de manera eficiente.
DS
Dhaivat S.
01/09/2024
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

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Ubicación de la sede:
Reston, VA

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¿Qué es Mphasis?

Mphasis Stelligent, with its website located at https://stelligent.com/, specializes in providing DevOps automation and continuous delivery solutions on the Amazon Web Services (AWS) cloud platform. As part of Mphasis, a larger IT services company, Stelligent focuses on helping clients automate and accelerate the development, testing, and deployment of applications within AWS environments. Their suite of services includes consulting, engineering, and automation expertise to implement secure and scalable CI/CD pipelines, facilitating a faster go-to-market strategy for enterprises across various sectors. Stelligent's approach integrates tightly with AWS technologies, offering tools and practices that enhance the cloud capabilities of their customers, ensuring efficient and innovative cloud-based solutions.

Detalles

Año de fundación
2007